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Maintenance prédictive et optimisation énergétique

Capteurs IoT sur fours à graphite, modèles ML de défaillance et optimisation par RL de l'apport énergétique. Alertes maintenance proactive et réduction OPEX.

−51 %

d'arrêts non planifiés

−17 %

d'énergie consommée par tonne

Proactif

alertes maintenance avant panne

Contexte

Le problème

Arrêts non planifiés récurrents

Fours à graphite soumis à des cycles thermiques agressifs : pannes sans préavis immobilisant la production.

Consommation énergétique volatile

Apport énergétique piloté de façon conservative ou réactive : surconsommation sur certains cycles.

Données capteurs sous-exploitées

Historian alimenté mais sans modèle prédictif connecté au CMMS pour déclencher les OT.

Maintenance calendaire inefficace

Interventions trop tôt (OPEX gaspillé) ou trop tard (panne coûteuse) : pas de signaux précurseurs exploités.

Solution

Architecture déployée

Capteurs

IoT sur fours graphite

Température, courant, vibration, atmosphère : acquisition continue vers historian.

Modèles

Prédiction défaillance + RL énergie

LSTM et modèles série temporelle pour anticiper les défaillances. Reinforcement learning pour optimiser l'apport énergétique par cycle.

Alertes

Maintenance proactive

Seuils adaptatifs et alertes opérateur/maintenance avant symptôme visible en production.

Intégration

CMMS et supervision

Remontée des alertes vers outil maintenance. Tableau de bord consommation par cycle et par équipement.

Résultats

Résultats observés

Mesurés en conditions de production sur le périmètre déployé.

−51 %

Arrêts non planifiés

Mesuré sur la période post-déploiement vs baseline 12 mois.

−17 %

Énergie / tonne

Optimisation de l'apport énergétique par cycle sans dégrader la qualité produit.

Semaines

Anticipation défaillance

Fenêtre d'alerte avant panne visible : planification OT en période creuse.

OPEX

Maintenance ciblée

Remplacement progressif du calendaire pur par maintenance conditionnelle.

Retour d'expérience

Ce qu'on en retient

Sur fours haute température, la qualité des capteurs et leur positionnement valent plus qu'un modèle sophistiqué sur données bruitées.

Séparer le modèle prédictif maintenance et l'optimiseur énergie : objectifs différents, pipelines différents.

Connecter les alertes au CMMS dès le POC : une alerte sans OT est une notification ignorée.

Baseline énergétique par cycle nécessaire avant de revendiquer des gains : saisonnalité et mix produit inclus.

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